标签：点云 -- ne viewer 向量 pcl normals 点云法 cloud
1.版本要求
版本: >PCL1.0
2.简介
法向量是点云的一个重要特征，我们可以应用点云法向量到平面分割、模板匹配目标检测等领域中。下面介绍如何在PCL中计算法向量。
3.数据
本例中使用的点云数据（test.pcd）请见百度网盘分享。
链接：https://pan.baidu.com/s/1FKP2CnyhOrMgv1AS_7lr8Q
提取码：l7k7
4.代码
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
int main(int argc, char* argv[])
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); //创建PointXYZRGB点云对象
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); //创建法向量点云对象
pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud); //加载点云
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal> ne; //创建法向量计算对象
ne.setInputCloud(cloud); //输入点云
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>); //创建KdTree搜索对象
ne.setSearchMethod(tree); //输入搜索算法
ne.setRadiusSearch(0.1); //设置法向量计算的区域半径
ne.compute(*cloud_normals); //计算法向量
pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer")); //创建显示对象
viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); //设置背景颜色为黑色
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud"); //加载输入点云
viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud"); //设置点云中每个点的大小
viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, cloud_normals, 10, 0.05, "normals"); //加载法向量点云
viewer->addCoordinateSystem(1.0); //添加原点坐标。坐标轴显示长度为1m。
viewer->initCameraParameters();
viewer->spin(); //循环显示
return 0;
}
5.效果
法向量可视化显示如下：
标签：点云,--,ne,viewer,向量,pcl,normals,点云法,cloud 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43464623/article/details/116348655
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